Inteligencia artificial en el contexto del tratamiento quirúrgico de la escoliosis en adultos, con énfasis en aplicaciones, resultados e implicaciones éticas: una revisión sistemática

Resumen

Introducción: La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AA) se utilizan cada vez más para el tratamiento quirúrgico de la escoliosis en adultos con el fin de mejorar la precisión quirúrgica, optimizar los resultados clínicos y apoyar la toma de decisiones. A pesar de que se han logrado avances significativos, su uso en este escenario clínico plantea preocupaciones éticas relacionadas con la privacidad de los datos, la transparencia y el sesgo algorítmico.

Objetivo: Realizar una revisión sistemática de la evidencia actual sobre el uso de la IA en el tratamiento quirúrgico de la escoliosis en adultos, con especial atención a sus aplicaciones clínicas, los resultados informados y las consideraciones éticas asociadas.

Metodología: Esta revisión sistemática se realizó de conformidad con las directrices PRISMA 2020 y fue registrada en PROSPERO (CRD42024585554). Se realizó una búsqueda exhaustiva en junio de 2024 en PubMed, ScienceDirect, Scopus y Google Scholar. Se incluyeron estudios sobre el uso de IA o AA en el tratamiento quirúrgico de la escoliosis en adultos (≥18 años) que reportaran aplicaciones clínicas, resultados quirúrgicos o aspectos éticos. La evaluación de la calidad metodológica de los estudios se realizó con la escala Newcastle-Ottawa.

Resultados: A partir de las búsquedas se recuperaron 304 registros. Tras la eliminación de duplicados y el tamizaje tras la lectura títulos, resúmenes y textos completos, se incluyeron 16 estudios en la revisión. Todos los estudios se publicaron entre 2020 y 2024; 8 eran observacionales, 1 era una revisión sistemática y 7 eran revisiones de la literatura. El tamaño combinado de la muestra de los estudios observacionales fue de 43 320 pacientes (141-39 254). Las redes neuronales artificiales (RNA), las redes neuronales convolucionales (RNC) y las máquinas de vectores de soporte (MVS) fueron predominantes. Las aplicaciones clínicas incluyeron la predicción de resultados quirúrgicos, la evaluación del riesgo de complicaciones y el apoyo a la toma de decisiones para la planificación quirúrgica. Los sistemas mejorados con IA demostraron tener potencial para reducir las complicaciones y mejorar desenlaces relacionados con la alineación. No obstante, la validación externa fue limitada, ninguno de los estudios incluyó ensayos clínicos prospectivos y solo una minoría consideró cuestiones éticas como la transparencia y el sesgo de los datos.

Conclusión: La IA tiene un gran potencial para la cirugía de escoliosis en adultos, pero aún se encuentra en las primeras etapas de integración clínica. Futuros estudios deberán centrarse en la validación, la explicabilidad y la implementación equitativa de estos algoritmos para aprovechar todo su potencial en la cirugía de columna.